MATLAB实现的物体识别：基于轮廓匹配与欧氏距离

"物体识别系统基于Matlab的轮廓匹配，运用了图像间的欧氏距离计算。" 在图像处理和计算机视觉领域，图像间的欧氏距离计算是一个关键的技术，特别是在物体识别过程中。欧氏距离是一种衡量两个点在多维空间中距离的标准方法，它在图像分析中用于比较两个图像的相似度。当我们将图像视为像素点的集合时，每个图像可以被表示为一个特征向量，这些特征向量包含图像中所有像素点的信息。在给定的描述中，图像的每个像素点被视为特征组的一部分，形成了一个n维空间中的点。 图像间的欧氏距离计算步骤如下： 1. 特征提取：首先，我们需要从每个图像中提取特征。在本案例中，这可能是图像的轮廓，即图像边缘形成的闭合曲线。轮廓反映了物体的形状信息，对于物体识别至关重要。 2. 向量化：将图像的轮廓转换为特征向量，即将像素点的坐标或某些特征（如 Hu不变矩）转化为数值序列。Hu不变矩是形状描述符，不随旋转、缩放和翻转改变，有助于提高匹配的鲁棒性。 3. 计算距离：使用欧氏距离公式，计算两个特征向量之间的距离。公式为：AB² = (x1 - y1)² + (x2 - y2)² + ... + (xn - yn)²，其中A和B分别代表两个图像的特征向量，xi和yi表示对应维度的元素值。 4. 匹配决策：根据计算出的距离，判断两个图像的相似度。距离越小，两个图像越相似，匹配度越高。 在Matlab环境下，可以利用其强大的图像处理和数学计算能力来实现这些步骤。通过图像预处理，如二值化和边缘检测，提取图像的轮廓。接着，利用几何HU不变矩来表征轮廓，因为它们不受图像的几何变换影响。然后，通过编写Matlab代码，应用欧氏距离公式计算不同图像轮廓的相似性，从而实现物体识别匹配。 这个基于Matlab的物体识别系统展示了欧氏距离在实际应用中的有效性。通过实验和计算机模拟，这种方法能够准确地识别和匹配具有相似几何特征的物体，证明了其在物体识别中的可行性和实用性。 关键词：图像处理、物体识别、欧氏距离、轮廓匹配、Matlab、几何Hu不变矩 作者：吴泽源 班级：二班 导师：万长林 职称：讲师 （惠州大学电子与信息工程学院，广东，惠州，516007） 总结：本系统利用Matlab平台，结合图像预处理、几何Hu不变矩和欧氏距离计算，实现了物体轮廓特征的获取和匹配，从而达到物体识别的目的。这种方法经过验证，显示出了良好的识别效果和实用性。